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安全数据科学
第15任务： 9 聚类分析（2）
查看课程
任务列表
第1任务： 安全数据科学课程介绍
第2任务： 机器学习入门
第3任务： 1 线性回归
第4任务： 2 逻辑回归
第5任务： 3 支持向量机SVM（1）
第6任务： 3 支持向量机SVM（2）
第7任务： 4 决策树
第8任务： 4 决策树实战
第9任务： 5 神经网络基础
第10任务： 5 神经网络类型讲解和实战
第11任务： 6 贝叶斯
第12任务： 7 概率图模型
第13任务： 8 集成学习
第14任务： 9 聚类分析（1）
第15任务： 9 聚类分析（2）
第16任务： 10 关联规则
第17任务： 11 异常检测（1）基础概念和基于概率统计的异常检测
第18任务： 11 异常检测（2）基于邻近度、聚类和分类技术的异常检测
第19任务： 简介
第20任务： 1 Misuse AI
第21任务： 2 Attack AI （1）对抗攻击
第22任务： 2 Attack AI （1）对抗攻击中的数据中毒攻击
第23任务： 2 Attack AI （2）破坏模型可用性
第24任务： 2 Attack AI （3）破坏模型机密性
第25任务： 3 Defense AI（1）钓鱼检测
第26任务： 3 Defense AI（2）社交网络异常账号检测
第27任务： 3 Defense AI（3）恶意域名检测
第28任务： 3 Defense AI（4）入侵检测技术
第29任务： 3 Defense AI（5）系统安全
第30任务： 4 Protect AI
第31-1任务： 5 AI与安全关系杂谈 & 资源分享
第31-2任务： 钓鱼数据集.xlsx
第32-1任务： 知识图谱
第32-2任务： Security-Data-Science.zip
